本发明提供了一种在容器化边缘计算中自动分配资源的方法及系统，包括：步骤S1：监视器收集数据，在消息代理上发布容器资源利用率和应用程序性能状态统计信息；步骤S2：分析规划器接收通过消息代理获得的监控器发送的信息，通过机器学习的方式建立模型，基于模型推理生成扩展操作；步骤S3：执行器接受分析规划器传输的数据生成分配资源的扩展指令。本发明提供了一种在容器化边缘计算中根据系统运行情况自动分配资源的方法，采用监视‑分析规划器‑执行闭环来自适应调整资源分配，分析规划支持采用机器学习手段的系统建模方法。本发明方法兼顾了多个目标的组合优化，能够在平衡资源利用、提高能源效率的同时保障边缘计算应用的实时性等需求。